Wie Reaktionsgeschwindigkeit und Dringlichkeit automatisierte Händler beeinflussen

Zusammenfassung

Die Studie untersucht, wie Reaktionsgeschwindigkeit und Handelsdringlichkeit automatisierte Strategien in simulierten Märkten mit einer Börse, einem öffentlichen Limit-Orderbuch und fortlaufendem Doppelauktionshandel beeinflussen. Reaktionsgeschwindigkeit bezeichnet die Zeit, die eine Strategie benötigt, um eine Antwort auf Marktgeschehen zu berechnen. Dringlichkeit beschreibt, wie stark sich ihr Verhalten ändert, wenn eine Frist näher rückt. Diese Dimensionen erweitern Analysen, die häufig Preisstrategien vergleichen, aber zeitliche Effekte außer Acht lassen.

In den Simulationen verändert die Berücksichtigung der Reaktionsgeschwindigkeit frühere Vergleiche: Die einfache SHVR-Strategie kann den komplexeren adaptiven Algorithmus AA übertreffen. Wenn man ZIP-Händlern einen Tempoparameter gibt, entsteht die Variante ZIPP, die Fristen berücksichtigt und die Profitabilität im berichteten Szenario deutlich steigert. Diese Ergebnisse beziehen sich auf den beschriebenen simulierten Markt und zeigen für sich genommen nicht, dass dieselben Rangfolgen oder Gewinne in Live-Märkten oder unter anderen Börsenbedingungen gelten.

Kernaussagen

• Die Leistung automatisierter Handelsstrategien hängt davon ab, wie schnell sie Marktgeschehen verarbeiten.
• Die Dringlichkeit beschreibt, wie eine Strategie auf eine näher rückende Frist reagiert.
• Wer die Reaktionsgeschwindigkeit berücksichtigt, kann die relative Leistung von Handelsalgorithmen anders bewerten.
• In den Simulationen kann SHVR AA übertreffen; ein Tempoparameter steigert die Profitabilität von ZIP-Händlern.

Schlagwörter

# Time Matters: Exploring the Effects of Urgency and Reaction Speed in Automated Traders


# Time Matters: Exploring the Effects of Urgency and Reaction Speed in Automated Traders









We consider issues of time in automated trading strategies in simulated financial markets containing a single exchange with public limit order book and continuous double auction matching. In particular, we explore two effects: (i) reaction speed - the time taken for trading strategies to calculate a response to market events; and (ii) trading urgency - the sensitivity of trading strategies to approaching deadlines. Much of the literature on trading agents focuses on optimising pricing strategies only and ignores the effects of time, while real-world markets continue to experience a race to zero latency, as automated trading systems compete to quickly access information and act in the market ahead of others. We demonstrate that modelling reaction speed can significantly alter previously published results, with simple strategies such as SHVR outperforming more complex adaptive algorithms such as AA. We also show that adding a pace parameter to ZIP traders (ZIP-Pace, or ZIPP) can create a sense of urgency that significantly improves profitability.

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